导读:本文包含了量价关系论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:关系,成交量,价格,有色金属,期货,策略,采购。
量价关系论文文献综述
齐欣[1]（2019）在《一致性评价“量”“价”关系迎考》一文中研究指出10月22日,辽宁省发布2019年关于开展联盟地区药品集中采购品种未中选药品梯度降价工作的通知,要求未中选药品,须在现行挂网采购价的基础上,以联盟地区(辽宁省)药品集中采购中选价托底,根据价差实行梯度降价后方可继续挂网采购,价差较大的须进一步加大降价幅度(本文来源于《医药经济报》期刊2019-10-28）
尹腾飞[2]（2019）在《大数据下媒体关注、媒体情绪与股票量价关系研究》一文中研究指出随着我国金融市场不断开放,财经媒体报道对资本的定价功能已逐步凸显出来。财经新闻是投资者获取宏观经济金融信息和搜集上市公司动态消息的主要媒介,我国资本市场中的独立第叁方财经媒体在服务投资者的同时也影响了股市表现。相应的,移动互联时代下的财经媒体报道与股票量价的联动关系也已成为金融学领域中的学者们广泛关注的研究热点。与此同时,计算机科学领域中的大数据和人工智能技术也为自动化和智能化地挖掘与分析海量的财经信息提供了有利的条件,特别是中文自然语言处理技术的日渐成熟,使得行为金融学领域的学者可以更加系统和细致的研究财经媒体报道与资产定价的关系。基于此,本文首先应用网络爬虫技术从我国主流财经网站及媒体获取了与A股沪深300指数成份股对应的上市公司在2014年初至2017年末被媒体报道的160多万条财经新闻,并用支持向量机的机器学习分类方法和基于文本情感词典构建的文本情感分析技术对其进行分类统计与情感分析。然后,本文基于新闻数量和新闻情感倾向两个属性构建周度的“媒体关注”和“媒体情绪”的代理指标,应用动态面板逐步回归模型分类探究我国财经媒体新闻报道与股票量价的联动关系。此外,本文还将全样本按照股票市场状态划分为牛市时段和熊市时段,分类探究了不同市场状态下的媒体报道与股市表现的关系。本文通过研究发现,在我国弱势有效的资本市场环境下,财经媒体的新闻报道整体比较乐观,媒体报道引发的“媒体关注”和“媒体情绪”短期内能够激发市场交易热情并且对市场价格形成一定压力,媒体关注对股票交易量的影响较大,而媒体情绪对股票价格的影响较大。其中,正面的媒体报道更能激发市场的交易热情促进股价提升,而负面的媒体报道更容易引起股票价格发生较大偏离且对后续的市场交易影响时间更长。交易时段和非交易时段的媒体报道都会激发市场的交易情绪,但是交易时段发布的新闻对股票交易量的影响更大,而非交易时段发布的新闻对之后首个交易日的开盘价格影响较大。此外,本文还发现,牛市中的媒体报道比熊市更为乐观,媒体报道更容易刺激市场进行交易进而推动股价上涨,而且市场对正面新闻报道更为敏感。本文基于财经新闻的发布属性,利用财经新闻文本大数据创新性地构建了“媒体关注”和“媒体情绪”的分类代理指标,为刻画媒体报道的影响提供了新的思路;并且,本文同时从“媒体关注”和“媒体情绪”两个视角,系统而详致地研究了我国主流财经媒体报道与股票量价的联动关系,为行为金融学领域中“媒体报道与资产定价”的研究提供了新的观点和证据,也为投资者更加高效地挖掘财经新闻信息辅助投资决策提供了新的方向。(本文来源于《山西大学》期刊2019-06-01）
许美佳[3]（2019）在《基于量价关系的DTW-KNN股票趋势预测以及选股策略实证研究》一文中研究指出随着人工智能技术的发展,量化投资已成为欧美资本市场发展的热点与焦点,越来越多的公司将数据挖掘技术和机器学习算法应用于金融量化投资领域。利用机器学习方法进行股票价格和走势预测,以及利用股票未来趋势进行量化选股的研究是非常具有实际意义的,并具有良好的发展前景。本文主要基于机器学习中的K-近邻算法(KNN)来进行股票价格和股票指数的趋势预测,在分类算法的子进程——时间序列的相似性度量中应用动态时间弯曲(DTW),构建了DTW-KNN模型,并充分分析了量价关系,将换手率作为成交量的度量,构建了基于量价关系的改进模型。同时本文应用支持向量机模型作为本文构建模型的对比模型。本文将叁种模型应用于中美股票市场,分别对上证50指数和标准普尔500指数进行了趋势预测。实证结果得到支持向量机模型和本文构建的DTW-KNN模型和基于量价关系的改进模型对股票指数趋势预测的准确率均能达到55%%以上,表明叁种模型均是有效的,并且改进模型的预测性能明显优于DTW-KNN模型和支持向量机模型。本文基于DTW-KNN模型和改进模型在股票趋势预测的基础上结合我国股票市场的实际情况构建了量化选股策略。策略回测结果表明,基于DTW-KNN模型和基于量价关系的改进模型构建的选股策略在中国上证50指数成分股上表现均优于上证50指数的表现。策略的年化收益率分别达到16.8%和19.7%%,均能够获得超额收益。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-20）
石百晟,朱学红,张宏伟,曾旖[4]（2018）在《中国铜、铝期货市场的量价关系（英文）》一文中研究指出根据Bessembinder和Seguin的研究成果,将成交量分解为可预期部分和非可预期部分,并将已实现波动率分解为连续部分和跳跃部分。利用上海交易所铜、铝期货一分钟高频数据研究中国铜、铝期货市场成交量与价格波动之间的关系,并进一步探究量价关系的非对称性。研究表明:中国铜、铝期货市场的已实现波动率及其连续部分均与成交量之间存在明显的正相关关系,跳跃部分与成交量的关系不很明确。成交量的预期和非预期部分对价格波动均有影响,但由新信息到达引起的非预期成交量对价格波动的解释能力更强。此外,中国铜、铝期货市场的量价关系存在明显的非对称性,成交量对上偏已实现半方差有更强的解释力,且正的成交量冲击比负的成交量冲击对期货市场的影响更大,也间接反映出中国铜、铝期货市场投资者存在较强的投机性。(本文来源于《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》期刊2018年12期）
闫巍[5]（2018）在《中国A股市场量价关系及信息不对称对其影响的实证研究》一文中研究指出本文从价格变化与交易量关系和信息不对称程度对量价关系的研究中发现,中国A股市场股权分置改革完成前价格变化与交易量之间存在单向量价关系,改革完成后存在双向量价关系,且交易量中引起股价变化的部分主要是非预期成交量。此外,信息不对称程度对量价关系有制约作用,但结果不是十分显着。结果表明中国A股股市当前仍然"非有效",但总体上日渐趋近于西方成熟市场,市场更为规范,信息透明化程度更高。(本文来源于《投资研究》期刊2018年09期）
伍兴国,雷钦礼[6]（2018）在《我国股市量价关系的结构突变研究——基于分位数回归模型的分析》一文中研究指出量价关系是股票技术分析理论的基石,也是投资者在实践中判断市场或个股运行趋势的主要手段,本文在分位数回归及其结构突变的理论下,分析了我国沪深两市的成交量与价格之间的关系。实证结果表明:沪深两市的量价关系在相对较高的分位数上,两者表现为"量价齐扬"和"量缩价跌"的正相关关系;在相对较低的分位数上,两者表现为负相关。由于创业板的开通和中国石油的上市,沪深两市的量价关系都出现了结构性改变,主要集中在成交量相对较高的位置,并且对于深市的影响程度要大于沪市。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2018年04期）
许冉[7]（2018）在《基于小波包降噪后量价关系的择时策略研究》一文中研究指出技术分析理论中,价格和成交量作为描述金融资产收益和风险特征的最基本变量,具有易于获得、监测的优点。如果假设“市场行为涵盖一切”,则可根据对股票市场价格和成交量关系的分析来构建择时策略。然而,价格与成交量作为时间序列,受偶然性因素的影响,往往存在信噪比高、不平稳、非线性的特征,对进一步分析带来了严重的影响。因此,在深入分析量价关系及构建择时策略之前,首要任务是数据的降噪。然而,这些特征使传统的降噪方法表现不如人意,小波变换具有多分辨率的特征,非常适合非平稳信号的处理,所以研究者们开始将小波引入经济与金融领域,对经济金融现象进行量化和分析。为了找到较好的降噪方法和投资策略,本文按照提出问题―分析问题―解决问题的逻辑思路进行了撰写。首先,本文以中国A股股票市场上月度价格与月度成交量作为研究对象,对二者进行了协整分析,发现了成交量对价格变动有着显着的解释作用。其次,对比传统方法在金融时间序列应用上的局限性,本文采用小波包非线性阈值降噪的方法。经过小波包分解、计算最佳树、阈值设定及系数处理和小波包重构等几个步骤降低了噪声影响,保留了信号的原有特征。最后,在前面研究的基础上构建了基于量价关系的择时策略,并进行了模拟交易,比较了降噪前后策略的绩效,证明了本文策略的优越性。本文研究发现,对数据进行小波包降噪处理之后,月度价格和成交量在存在长期均衡关系;并且成交量是价格变动的格兰杰原因,但价格变动不是成交量变动的格兰杰原因;当成交量的同比上升且大于零时价格上升的几率非常大,达到64.23%;小波降噪后的量价策略相比降噪前在夏普比率、最大回撤、年化收益方面都有更好的表现。以此也就证明了基于量价关系的量化投资策略的有效性及小波理论在金融数据降噪方面的可用性。(本文来源于《西北大学》期刊2018-07-01）
朱学红,张宏伟,钟美瑞,刘海波[8]（2018）在《基于高频数据的中国有色金属期货市场量价关系研究》一文中研究指出根据Bessembinder和Seguin(1993)的研究成果,将成交量和持仓量分解为可预期部分和非可预期部分,并考虑了正负已实现半方差和成交量、持仓量的不同冲击对期货市场的不同影响,构建了量价关系基础模型、基于成交量和持仓量分解的量价关系模型和量价关系非对称模型,并利用中国铜铝期货高频数据分别对各模型进行实证分析。研究发现,中国有色金属期货市场的价格波动与成交量和成交相对增量均存在正向相关关系,与持仓量和持仓相对增量均存在负向相关关系。预期成交量和非预期成交量均对价格波动有正向影响,但非预期成交量对价格波动的影响更大;预期持仓量和非预期持仓量均对价格波动有负向影响,但非预期持仓量对价格波动的影响更大,即有色金属期货市场的价格波动主要是由代表新信息的非预期成交量和非预期持仓量引起。相比于下偏已实现半方差,成交量和持仓量对上偏已实现半方差有更强的解释力。正的成交量冲击比负的成交量冲击对价格波动的影响更大,持仓量亦是如此。(本文来源于《中国管理科学》期刊2018年06期）
路璐[9]（2018）在《盈余意外对股票量价关系的影响效应研究》一文中研究指出如何促进资本市场有效运行及防范金融风险,是当今世界实物界和理论界高度重视的话题,2017年的7月份,第五次全国金融会议在首都北京召开,这次会议的主题是“服务实体经济,防控金融风险,深化金融改革”,再次强调了我国金融行业服务实体经济及其规范发展的重要性。证券市场常被比作国家经济的晴雨表,而量价波动是证券市场脉象表现,因此,证券市场的技术分析都建立在价格和交易量变化的基础上,来分析当下市场状况及预测未来走势。盈余意外是上市公司的重大财务信息披露,它为投资者的决策提供重要的参考依据,进而体现在市场量价波动的变化上,当企业如果发生重大的盈余意外,很有可能会对整个证券市场的正常运行产生严重的影响。本文选取2009年至2015年上证50成份股为样本,将个股交易量分解为个股预期交易量和个股非预期交易量,采用GARCH模型分别估计其对股价波动的影响效果,得出年度预期量价关系及非预期量价关系,并进一步分析是否为国企的个股量价关系的差异;然后,利用多元线性回归,研究不同性质的当期及滞后一期的企业盈余意外对预期量价关系及非预期关系的影响。目的是进一步揭示资本市场的客观规矩及内部微观结构,意在为监管部门规范投资者行为、监督金融机构和定制监管策略提供可行性指导。通过实证研究得出结论:无论国企还是非国企,非预期量价系数总体相对预期量价系数更大且波动性强,总量价关系的趋势性与非预期量价关系的趋势性更一致,由此可见上市公司股价对非预期信息流的反应比预期信息流反应更大,非预期信息是股价波动的根源;国企的预期及非预期量价关系系数大于非国企的,也就是说在我国股票市场中国企性质的个股量价关系更明显;根据盈余意外统计分析能够得出,我国的上市公司目前普遍具有正向的盈余意外,盈余意外量价关系具有正比例关系,另外,相对于非国企来说,国企的意外盈余对预期和非预期量价关系影响更大,滞后一期的意外盈余对量价关系也具有一定的促进作用。最后,本文从投资者、监管机构和分析师叁个角度提出相应的政策建议。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2018-05-01）
黄稚渊,韩艾,汪寿阳[10]（2018）在《基于价格强度模型的量价关系与交易策略研究》一文中研究指出本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量对价格起助涨助跌的顺势推动作用:上涨后放量有助于进一步提高股票价格,下跌后放量则进一步压低股票价格.此外,交易量的影响具有不对称性,上涨时的助涨效应较下跌时的助跌效应更为明显.基于价格强度模型设计的高频交易策略可以获得显着的超额收益,表明A股市场仍然不是弱式有效市场.相比于纯价格数据,交易量数据具有预测价格的额外信息.本文为高频价格动态研究提供了新的建模分析框架,同时为日内量价关系和市场有效性问题提供了新的证据.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2018年04期）
量价关系论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国金融市场不断开放,财经媒体报道对资本的定价功能已逐步凸显出来。财经新闻是投资者获取宏观经济金融信息和搜集上市公司动态消息的主要媒介,我国资本市场中的独立第叁方财经媒体在服务投资者的同时也影响了股市表现。相应的,移动互联时代下的财经媒体报道与股票量价的联动关系也已成为金融学领域中的学者们广泛关注的研究热点。与此同时,计算机科学领域中的大数据和人工智能技术也为自动化和智能化地挖掘与分析海量的财经信息提供了有利的条件,特别是中文自然语言处理技术的日渐成熟,使得行为金融学领域的学者可以更加系统和细致的研究财经媒体报道与资产定价的关系。基于此,本文首先应用网络爬虫技术从我国主流财经网站及媒体获取了与A股沪深300指数成份股对应的上市公司在2014年初至2017年末被媒体报道的160多万条财经新闻,并用支持向量机的机器学习分类方法和基于文本情感词典构建的文本情感分析技术对其进行分类统计与情感分析。然后,本文基于新闻数量和新闻情感倾向两个属性构建周度的“媒体关注”和“媒体情绪”的代理指标,应用动态面板逐步回归模型分类探究我国财经媒体新闻报道与股票量价的联动关系。此外,本文还将全样本按照股票市场状态划分为牛市时段和熊市时段,分类探究了不同市场状态下的媒体报道与股市表现的关系。本文通过研究发现,在我国弱势有效的资本市场环境下,财经媒体的新闻报道整体比较乐观,媒体报道引发的“媒体关注”和“媒体情绪”短期内能够激发市场交易热情并且对市场价格形成一定压力,媒体关注对股票交易量的影响较大,而媒体情绪对股票价格的影响较大。其中,正面的媒体报道更能激发市场的交易热情促进股价提升,而负面的媒体报道更容易引起股票价格发生较大偏离且对后续的市场交易影响时间更长。交易时段和非交易时段的媒体报道都会激发市场的交易情绪,但是交易时段发布的新闻对股票交易量的影响更大,而非交易时段发布的新闻对之后首个交易日的开盘价格影响较大。此外,本文还发现,牛市中的媒体报道比熊市更为乐观,媒体报道更容易刺激市场进行交易进而推动股价上涨,而且市场对正面新闻报道更为敏感。本文基于财经新闻的发布属性,利用财经新闻文本大数据创新性地构建了“媒体关注”和“媒体情绪”的分类代理指标,为刻画媒体报道的影响提供了新的思路;并且,本文同时从“媒体关注”和“媒体情绪”两个视角,系统而详致地研究了我国主流财经媒体报道与股票量价的联动关系,为行为金融学领域中“媒体报道与资产定价”的研究提供了新的观点和证据,也为投资者更加高效地挖掘财经新闻信息辅助投资决策提供了新的方向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
量价关系论文参考文献
[1].齐欣.一致性评价“量”“价”关系迎考[N].医药经济报.2019
[2].尹腾飞.大数据下媒体关注、媒体情绪与股票量价关系研究[D].山西大学.2019
[3].许美佳.基于量价关系的DTW-KNN股票趋势预测以及选股策略实证研究[D].山东大学.2019
[4].石百晟,朱学红,张宏伟,曾旖.中国铜、铝期货市场的量价关系（英文）[J].TransactionsofNonferrousMetalsSocietyofChina.2018
[5].闫巍.中国A股市场量价关系及信息不对称对其影响的实证研究[J].投资研究.2018
[6].伍兴国,雷钦礼.我国股市量价关系的结构突变研究——基于分位数回归模型的分析[J].价格理论与实践.2018
[7].许冉.基于小波包降噪后量价关系的择时策略研究[D].西北大学.2018
[8].朱学红,张宏伟,钟美瑞,刘海波.基于高频数据的中国有色金属期货市场量价关系研究[J].中国管理科学.2018
[9].路璐.盈余意外对股票量价关系的影响效应研究[D].陕西师范大学.2018
[10].黄稚渊,韩艾,汪寿阳.基于价格强度模型的量价关系与交易策略研究[J].系统工程理论与实践.2018
论文知识图
